[发明专利]一种传动轴寿命预测方法、装置及起重机

权利要求书

1.一种传动轴寿命预测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取振动信号，其中，所述振动信号携带传动轴的振动信息；

对所述振动信号进行集合经验模态分解以获取降噪信号；

依据所述降噪信号判断是否到达性能衰退初始点；

若是，则依据所述降噪信号和神经网络模型预测所述传动轴的寿命。

2.如权利要求1所述的传动轴寿命预测方法，其特征在于，所述依据所述降噪信号判断是否到达性能衰退初始点的步骤包括：

依据所述降噪信号获取各个时间点对应的均方根值；

依据所述均方根值和所述时间点构建线性回归模型，其中，所述线性回归模型包含所述均方根值相对于所述时间点的梯度；

依据所述梯度和预设定的衰退阈值判断是否到达所述性能衰退初始点。

3.如权利要求2所述的传动轴寿命预测方法，其特征在于，所述线性回归模型的表达式为：

RMS＝wt+b

其中，RMS表征均方根值；RMS_i表征第i个均方根值；t表征时间点；t_i表征第i个时间点；w表征所述梯度；b表征均方根参数；n表征用于构建所述线性回归模型的时间点的数量；0≤i≤n。

4.如权利要求2所述的传动轴寿命预测方法，其特征在于，所述依据所述均方根值和所述时间点构建线性回归模型的步骤包括：

确定最新的n个时间点及对应的均方根值；

依据所述最新的n个时间点及对应的均方根值构建所述线性回归模型。

5.如权利要求2所述的传动轴寿命预测方法，其特征在于，所述依据所述梯度和预设定的衰退阈值判断是否到达所述性能衰退初始点的步骤包括：

判断所述梯度连续大于所述衰退阈值的次数是否超过预设定次数；

若是，则确定达到所述性能衰退初始点。

6.如权利要求1所述的传动轴寿命预测方法，其特征在于，所述依据所述降噪信号和神经网络模型预测所述传动轴的寿命的步骤包括：

对所述降噪信号进行特征提取以获取性能衰退指标特征集；

对所述性能衰退指标特征集进行主元分析去冗余以得到去冗余特征集；

将所述去冗余特征集作为所述神经网络的输入，以预测所述传动轴的寿命。

7.如权利要求1所述的传动轴寿命预测方法，其特征在于，在依据所述降噪信号和神经网络模型预测所述传动轴的寿命之后，所述方法还包括：

修护预测得到的寿命的虚假波动。

8.一种传动轴寿命预测装置，其特征在于，所述装置包括：

信息获取单元，用于获取振动信号，其中，所述振动信号携带传动轴的振动信息；

处理单元，用于对所述振动信号进行集合经验模态分解以获取降噪信号；还用于依据所述降噪信号判断是否到达性能衰退初始点；若是，则依据所述降噪信号和神经网络模型预测所述传动轴的寿命。

9.如权利要求8所述的传动轴寿命预测装置，其特征在于，所述处理单元具体用于依据所述降噪信号获取各个时间点对应的均方根值；依据所述均方根值和所述时间点构建线性回归模型，其中，所述线性回归模型包含所述均方根值相对于所述时间点的梯度；依据所述梯度和预设定的衰退阈值判断是否到达所述性能衰退初始点。

10.一种起重机，其特征在于，包括：处理器和存储器，所述存储器用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1-7中任一项所述的方法的步骤。